グーグルAI「Gemini」ついにOpenAI超えてトップに躍進（アスキー） - Yahoo!ニュース
グーグルが開発中の次世代大規模言語モデル（LLM）「Gemini-1.5-Pro-Exp-0801」が、モデルの性能を評価するベンチマークサイト「Chatbot Arena」2024年7月31日付けランキングで1位になっていたことがわかった。 【もっと写真を見る】 グーグルが開発中の次世代大規模言語モデル（LLM）「Gemini-1.5-Pro-Exp-0801」が、モデルの性能を評価するベンチマークサイト「Chatbot Arena」2024年7月31日付けランキングで1位になっていたことがわかった。 Chatbot Arenaのランキングは、1000万人以上の人間によるLLMのペアワイズ比較データ（LLMの性能を評価するためのデータセット）を収集し、各LLMを順位付けしたもの。同日のランキングでは新モデルの「Gemini-1.5-Pro-Exp-0801」が、OpenAIの「GPT-4
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
中島聡氏が解説。GoogleのAI部門が開発中「タンパク質の折りたたみ問題」を解くソフトウェアが医学の進歩に与える大きすぎる影響 - まぐまぐニュース！
GoogleのAI部門が開発を続けているソフトウェア「AlphaFold」。「タンパク質の折りたたみ問題」を解くためのAIプログラムとのことですが、そもそも「タンパク質の折りたたみ問題」とはいかなるもので、なぜこの問題を説くことが重要視されるのでしょうか。今回のメルマガ『週刊 Life is beautiful』では著者で世界的エンジニアとして知られる中島聡さんが、そんな疑問に対する答えを具体例を上げつつわかりやすく解説。さらに「AlphaFold」が医学の進歩に大きな影響を与える理由を紹介しています。 ※本記事のタイトルはMAG2NEWS編集部によるものです／原題：AIと医療（AlphaFold） プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト
Geminiの使い方を徹底解説！料金や活用事例もご紹介 | WEEL
皆さんはGoogleの「Gemini」を使ったことがありますか？ Geminiはもともと「Bard」という名称のAIチャットサービスで、ChatGPTの対抗馬として開発されました。 2023年12月には搭載モデルが「Gemini Pro」へとアップデート。そして2024年2月、名前がGeminiに変わり、課金をするとGemini Advancedが使えるようになりました。 今や、テキストでのやり取りやコード生成はもちろん、画像認識や拡張機能によるGoogleアプリとの連携までできるんです！しかも誰でも無料で使い放題！！ というわけで今回は、Geminiの概要や使い方、実際の活用事例などを紹介します。最後までご覧いただき、ぜひお手元のPCでGeminiを使ってみてください！ Geminiとは Googleの「Gemini」はもともと、2023年2月にBardとして発表された、対話型AIツール
Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい
TechCrunch | Startup and Technology News
Holy procrastination, startup founders! Tomorrow’s your last chance to apply to the Startup Battlefield 200 at TechCrunch Disrupt 2024. Your last chance for a shot to stand on the Disrupt…
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、機械学習に最適化した第二世代のTensorFlow Processing Unit（TPU）とそれを用いたクラウドサービス「Cloud TPU」を発表しました。 われわれはいま、AIファーストデータセンターを作っている Google CEO Sundar Pichai氏。 われわれが検索事業を始めたとき、これをスケールさせるためにはそれまでの計算機のアーキテクチャを見直す必要があった。だからこそわれわれはそのためにデータセンターを最初から構築することになったのだ。 そしていま、機械学習やAIの進化はふた
Googleの人工知能部門DeepMindがイギリスの電力コストをインフラ整備なしで10％もカットする
Googleに500億円以上の巨額で買収された後、人工知能技術を磨き上げ、囲碁の世界チャンピオンを破るAI「AlphaGo」や自分で学習できるAI「DQN」などを次々と開発し世界を驚かせる「Deep Mind」が、既存の電力インフラに手を加えることなくAI技術による最適化だけで電力生産コストを10％もカットするというチャレンジを行います。 DeepMind and National Grid in AI talks to balance energy supply https://www.ft.com/content/27c8aea0-06a9-11e7-97d1-5e720a26771b DeepMindは機械学習技術を活用することで、すでにGoogleのデータセンターの電力を15％も削減することに成功しています。この技術によってGoogleは今後数年間で数億ドル(数百億円)のコストを削
Googleは「モバイルファーストからAIファーストへ」。その理由は、いずれデバイスという概念は消え去り、インテリジェントなアシスタントになるから
Googleは昨年8月に「Alphabet」とその傘下企業群という形に組織構造を変更したため、今年の手紙はGoogle CEOとなったSundar Pichai氏が本文を書いています。 この手紙ではGoogleの今後の方向性が明確に示されています。それは機械学習やAI（人工知能）への傾倒です。 Googleは創業当初からこの分野へ積極的に投資しリードしてきた存在ですが、今年の手紙の中でPichai氏は「We will move from mobile first to an AI first world.」（私たちはモバイルファーストからAIファーストの世界へ移るつもりだ）と、その変化を明確にしました。 その背景にある考え方はどのようなものでしょうか。手紙はいくつかの章に分かれているので、章ごとのサマリを紹介しましょう。 Knowledge for everyone: search and
GoogleのピチャイCEO、「時代はモバイル第一からAI（人工知能）第一へ」
米Googleは4月29日（現地時間）、同社が2004年から毎年公開している「創業者からの手紙」の本年版を公開した。 同社は毎年、企業としての取り組みや方針についてをこの公開書簡で説明している。例年は共同創業者のラリー・ペイジ氏（現AlphabetのCEO）とサーゲイ・ブリン氏（現Alphabetの社長）の連名あるいはブリン氏の署名で公開してきたが、今回はGoogleが持ち株会社Alphabet傘下になった際にCEOに就任したスンダー・ピチャイ氏が主文を綴った。 ピチャイ氏は、Google創業のころは、わずか3億人がデスクトップからインターネットにアクセスしていたのが、今では30億人がモバイル端末からアクセスするようになったという変化はあるが、「世界の情報を整理し、誰もが活用できる価値あるものにする」というGoogleの創業ミッションは変わらず、むしろモバイル中心になった今こそ、より重要に
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
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https://jp.techcrunch.com/2020/05/04/2020-04-27-google-medical-researchers-humbled-when-ai-screening-tool-falls-short-in-real-life-testing/
http://www.shining-man.com/entry/2017/02/05/095929
歴史が動いた！GoogleがAIを公開した理由 : TheWave